Czym Docker różni się od maszyn wirtualnych: przewodnik

Zrozumienie Dockera i maszyn wirtualnych

Docker i maszyny wirtualne (VM) to niezbędne narzędzia do tworzenia i wdrażania nowoczesnego oprogramowania. Obydwa oferują sposoby izolowania aplikacji, zapewniając ich działanie w spójnych środowiskach niezależnie od miejsca ich wdrożenia. Jednak ich podejścia i leżące u ich podstaw technologie znacznie się różnią.

Podczas gdy maszyny wirtualne opierają się na pełnoprawnych systemach operacyjnych i zwirtualizowanym sprzęcie, Docker wykorzystuje konteneryzację, aby osiągnąć lekką i wydajną izolację aplikacji. Ta różnica prowadzi do wyraźnych korzyści w zakresie wykorzystania zasobów, szybkości wdrażania i łatwości zarządzania.

Zrozumienie skryptów: Docker kontra maszyny wirtualne

Dostarczony skrypt języka Python demonstruje sposób interakcji z platformą Docker przy użyciu zestawu Docker SDK dla języka Python. Inicjuje klienta Dockera za pomocą docker.from_env(), który konfiguruje klienta na podstawie zmiennych środowiskowych. Następnie skrypt tworzy i uruchamia nowy kontener na podstawie obrazu „alpejskiego” za pomocą client.containers.run(), uruchamiając go w trybie odłączonym. Wewnątrz kontenera wykonuje polecenie „echo hello world”. container.exec_run(), przechwytując i drukując wynik. Na koniec skrypt zatrzymuje się i usuwa kontener za pomocą container.stop() I container.remove() odpowiednio, zapewniając uwolnienie zasobów.

Z kolei skrypt Bash stanowi praktyczny przykład zarządzania kontenerami Dockera z wiersza poleceń. Rozpoczyna się od pobrania najnowszego obrazu Ubuntu z Docker Hub za pomocą docker pull. Następnie tworzony jest nowy kontener o nazwie „my_ubuntu_container”, który działa w trybie odłączonym docker run. Aby wykonać polecenie wewnątrz działającego kontenera, skrypt używa docker exec. Na koniec pojemnik zostaje zatrzymany i usunięty za pomocą docker stop I docker rmodpowiednio. Polecenia te ilustrują, jak Docker może efektywnie zarządzać kontenerami, oferując lekką alternatywę dla tradycyjnych maszyn wirtualnych.

import docker
client = docker.from_env()

# Create a Docker container
container = client.containers.run("alpine", detach=True)

# Execute a command inside the container
result = container.exec_run("echo hello world")
print(result.output.decode())

# Stop and remove the container
container.stop()
container.remove()

#!/bin/bash

# Pull the latest image of Ubuntu
docker pull ubuntu:latest

# Run a container from the Ubuntu image
docker run -d --name my_ubuntu_container ubuntu:latest

# Execute a command inside the container
docker exec my_ubuntu_container echo "Hello from inside the container"

# Stop and remove the container
docker stop my_ubuntu_container
docker rm my_ubuntu_container

Jak Docker osiąga wydajność

Jedną z kluczowych różnic między Dockerem a tradycyjnymi maszynami wirtualnymi jest sposób, w jaki obsługują one zasoby systemowe. Maszyny wirtualne obsługują kompletne systemy operacyjne, każdy z własnym jądrem, na hypervisorze. Takie podejście zapewnia silną izolację, ale wiąże się ze znacznym obciążeniem wynikającym z konieczności duplikowania zasobów systemu operacyjnego i kosztu wydajności zarządzania hiperwizorem.

Docker natomiast wykorzystuje technologię konteneryzacji do udostępniania jądra systemu hosta przy jednoczesnym zachowaniu izolowanych przestrzeni użytkownika. Oznacza to, że wiele kontenerów może działać na jednym systemie operacyjnym bez obciążania wielu jąder, co prowadzi do bardziej efektywnego wykorzystania zasobów. Ta lekka konstrukcja pozwala na szybsze uruchamianie, mniejsze zużycie pamięci i bardziej efektywne wykorzystanie procesora, dzięki czemu Docker jest idealny do skalowalnych aplikacji i architektur mikrousług.

Podsumowanie: Docker kontra maszyny wirtualne

Docker oferuje lekkie, wydajne rozwiązanie do wdrażania aplikacji poprzez wykorzystanie konteneryzacji, która współdzieli jądro systemu operacyjnego hosta i zmniejsza obciążenie. Takie podejście kontrastuje z maszynami wirtualnymi, które wymagają pełnych systemów operacyjnych i większych zasobów. Zapewniając izolowane środowiska o niższym zużyciu zasobów, Docker upraszcza wdrażanie i skalowanie, co czyni go popularnym wyborem przy tworzeniu nowoczesnego oprogramowania.

Ponadto wykorzystanie obrazów i kontenerów w Dockerze usprawnia proces wdrażania, umożliwiając tworzenie spójnych środowisk na różnych etapach rozwoju. Zapewnia to płynne działanie aplikacji od fazy rozwojowej do produkcyjnej, rozwiązując typowe problemy związane z niespójnościami środowiska i alokacją zasobów.